Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

人工智能是什么,有什么用

Answer

人工智能(AI)是一种能够模拟人类智能的技术。它已经在众多领域发挥着重要作用,为社会带来了广泛的益处。

以下是一些主要的应用场景:

  1. 医疗保健:
    • 医学影像分析:辅助诊断疾病。
    • 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新疗法。
    • 个性化医疗:根据患者数据提供个性化治疗方案。
    • 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。
  2. 金融服务:
    • 风控和反欺诈:降低金融机构风险。
    • 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。
    • 投资分析:辅助投资者做出明智决策。
    • 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。
  3. 零售和电子商务:
    • 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。
    • 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。
    • 动态定价:根据市场需求调整产品价格。
    • 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。
  4. 制造业:
    • 预测性维护:预测机器故障,避免停机。
    • 质量控制:检测产品缺陷,提高质量。
    • 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。
    • 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。
  5. 交通运输:(相关具体应用未在提供的内容中明确提及)

在法律法规方面,各国和地区都在制定相关规则,以规范人工智能的发展和应用,确保其在带来益处的同时,降低可能产生的风险。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:请问 AI 有哪些应用场景?

人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

1.1.Artificial intelligence(AI)is already delivering wide societal benefits,from medical advances1 to mitigating climate change.2 For example,an AI technology developed by DeepMind,a UKbased business,can now predict the structure of almost every protein known to science.3 This breakthrough will accelerate scientific research and the development of life-saving medicines–it has already helped scientists to make huge progress in combating malaria,antibiotic resistance,and plastic waste.2.2.The UK Science and Technology Framework4 sets out government’s strategic vision and identifies AI as one of five critical technologies.The framework notes the role of regulation in creating the environment for AI to flourish.We know that we have yet to see AI technologies reach their full potential.Under the right conditions,AI will transform all areas of life5 and stimulate the UK economy by unleashing innovation and driving productivity,6 creating new jobs and improving the workplace.3.3.Across the world,countries and regions are beginning to draft the rules for AI.The UK needs to act quickly to continue to lead the international conversation on AI governance and demonstrate the value of our pragmatic,proportionate regulatory approach.The need to act was highlighted by Sir Patrick Vallance in his recent Regulation for Innovation review.The report identifies the short time frame for government intervention to provide a clear,pro-innovation regulatory environment in order to make the UK one of the top places in the world to build foundational AI companies.74.4.While we should capitalise on the benefits of these technologies,we should also not overlook the new risks that may arise from their use,nor the unease that the complexity of AI technologies can produce in the wider public.We already know that some uses of AI could1The use of AI in healthcare and medicine is booming,Insider Intelligence,2023.2 How to fight climate change using AI,Forbes,2022;Tackling Climate Change with Machine Learning,Rolnick et al.,2019.

【法律法规】《人工智能法案》2023.06.pdf

(3)Artificial intelligence is a fast evolving family of technologies that can and already contributes to a wide array of economic,environmental and societal benefits across the entire spectrum of industries and social activities if developedoperations and resource allocation,and personalising digital solutions available for individuals and organisations,the use of artificial intelligence can provide key competitive advantages to companies and support socially and environmentally beneficial outcomes,for example in healthcare,farming,education and training,infrastructure management,energy,transport and logistics,public services,security,justice,resource and energy efficiency,and climate change mitigation and adaptation.in accordance with relevant general principles in line with the Charter and the values on which the Union is founded.By improving prediction,optimising operations and resource allocation,and personalising digital solutions available for individuals and organisations,the use of artificial intelligence can provide key competitive advantages to companies and support socially and environmentally beneficial outcomes,for example in healthcare,farming,food safety,education and training,media,sports,culture,infrastructure management,energy,transport and logistics,crisis management,public services,security,justice,resource and energy efficiency,environmental monitoring,the conservation and restoration of biodiversity and ecosystems and climate change mitigation and adaptation.

Others are asking
人工智能的意义
人工智能具有多方面的重要意义: 从监管角度看,有效监管人工智能需要对其有共同的理解。目前对于人工智能没有广泛共识的通用定义,但通过参考其“适应性”和“自主性”这两个产生定制监管响应需求的特性来定义。“适应性”使解释系统结果的意图或逻辑变得困难,“自主性”使结果的责任分配变得困难。 从产业发展角度看,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产模式和经济发展形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设发挥重要支撑作用。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术加速迭代,呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 从学科本身角度看,人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长之事的科学。对于一些无法明确编程的任务,如根据照片判断人的年龄,正是人工智能感兴趣的领域。在金融、医学和艺术等领域,人工智能也带来了诸多益处。
2025-03-28
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况: 2024 年被称为国内大模型落地元年,经过一年时间的发展,呈现出以下特点: 1. 竞争格局:国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长:2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现:百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。在金融行业,百度也排名第一。 4. 行业应用:在智能终端行业,超半数手机厂商使用文心大模型,多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求:大模型进入产业落地后,除模型本身能力外,落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力,大模型的竞争正成为体系化之战。 此外,2023 年国内大模型发展情况包括:智谱推出了 4 代 GLM,MiniMax 推出新模型及“星野”APP,月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少,在 2B 行业中,大模型对收入撬动有限。硬件层上,国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片,华为昇腾在单卡指标上接近,但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面: 1. 基于深度学习技术和机器学习算法:通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习:例如在生成文本时使用大语言模型,通过监督学习不断预测下一个词语,经过大量的数据训练,从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习:包括文本、音频和视频等多模式的内容,这个学习过程称为训练,其结果是创造“基础模型”,如为聊天机器人提供支持的大型语言模型(LLM)。基础模型可用于生成内容并解决一般问题,也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
人工智能算法的发展历程是怎么样的?
人工智能算法的发展历程大致如下: 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础,发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大,随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习,能从自身错误中学习,且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音并识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面,算法通过分析数据和推断模型建立参数,或与环境互动学习,人类可注释数据,环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法,由 Geoffrey Hinton 开创,1986 年发表开创性论文引入反向传播概念,2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作,需要数据,如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
我是新手小白,先学习人工智能开发,从而找工作,如何开始
对于新手小白想要学习人工智能开发从而找工作,可以按照以下步骤开始: 1. 了解自身硬件情况和财力,选择合适的开始方式: 本地部署:如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度慢,不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署,强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台:对于电脑不符合要求的,可以使用在线工具,包括在线出图和云电脑,根据实际情况选择,前者功能可能受限,后者需手动部署。 配台电脑:不建议一开始就配主机,玩几个月后仍对 AI 有兴趣再考虑,主机硬盘要大,显卡在预算内买最好,其他随意。 2. 学习相关课程: 先验经验:需要熟练使用文生图、图生图,有一定逻辑思考和推理能力,适合炼丹新人、小白。 课程安排:课程约 70 80%是理论和方法论内容,大部分练习在课外沟通、练习,少部分必要内容在课上演示。 学习路径:必学、必看内容是基础课,解决环境和软件安装问题;建炉针对不同炼丹方式提供不同炼丹工具安装教程;正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 3. 进行项目实践,例如: 可以参考“齐码蓝:你(或孩子)还需要学编程吗?AI 编程 Master GPTs”中的项目,先进行需求分析与项目规划,包括功能需求(如每个离谱生物的页面展示图片、头像、文字介绍,支持文字和语音对话,展示相关离谱事件)和非功能需求(页面加载速度快、用户界面友好、支持响应式设计),以及用户故事(如访客浏览不同离谱生物档案、了解背景故事和相关事件、进行文字或语音交流)。 然后进行架构设计与模块化,采用前后端分离架构,前端负责展示界面和用户交互,后端负责处理业务逻辑和数据存取,通过 REST API 实现前后端交互,模块化分为前端模块(生物档案组件、事件展示组件、对话组件)和后端模块(生物档案 API、事件 API、语音处理 API)。 4. 了解法律法规:阅读《促进创新的人工智能监管方法》,了解 AI 在社会和经济中的应用和影响,以及相关的监管环境。
2025-03-24
我是新手小白,先学习人工智能,如何开始
对于新手学习人工智能,您可以按照以下步骤开始: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-03-24